Programmers - 디스크 컨트롤러[파이썬(python)]

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627

코딩테스트 연습 - 디스크 컨트롤러

 

문제 설명

하드디스크는 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있습니다. 디스크 컨트롤러를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 요청이 들어온 순서대로 처리하는 것입니다.

예를 들어

 

- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청

와 같은 요청이 들어왔습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다.

한 번에 하나의 요청만을 수행할 수 있기 때문에 각각의 작업을 요청받은 순서대로 처리하면 다음과 같이 처리됩니다.

- A: 3ms 시점에 작업 완료 (요청에서 종료까지 : 3ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 12ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 11ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 12ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 16ms)

이때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.

하지만 A → C → B 순서대로 처리하면

- A: 3ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 3ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 9ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 7ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 9ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 17ms)

이렇게 A → C → B의 순서로 처리하면 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 9ms(= (3 + 7 + 17) / 3)가 됩니다.

각 작업에 대해 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]을 담은 2차원 배열 jobs가 매개변수로 주어질 때, 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 가장 줄이는 방법으로 처리하면 평균이 얼마가 되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. (단, 소수점 이하의 수는 버립니다)

 

제한 사항

• jobs의 길이는 1 이상 500 이하입니다.
• jobs의 각 행은 하나의 작업에 대한 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간] 입니다.
• 각 작업에 대해 작업이 요청되는 시간은 0 이상 1,000 이하입니다.
• 각 작업에 대해 작업의 소요시간은 1 이상 1,000 이하입니다.
• 하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다.

입출력 예

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문제 풀이

먼저 문제 풀이 로직은 가장 마지막에 시작한 작업의 시작시간과 종료되었을 때 시간(현재 시간) 사이에서 가장 처리 시간이 적은 작업을 차례대로 시작하면 된다.

 

처리 대상이 되는 작업의 후보군은 가장 마지막에 시작한 작업의 시작시간과 종료시간(현재 시간) 사이에 요청이 들어온 모든 작업으로 처리 소요 시간이 적은 작업을 우선적으로 처리하기 위해 최소 힙을 사용하고 요청 시간과 소요 시간의 자리를 변경하여 힙에 push 한다.

 

힙에 삽입된 작업을 하나씩 pop 하며 작업의 시작시간과 종료시간(현재 시간)을 갱신하며 모든 작업을 처리할 때까지 반복한다.

 

구현 코드

코드 링크 : 디스크 컨트롤러

import heapq

def solution(jobs):
    n_jobs = len(jobs)
    h = []
    result, current_time, i = 0, 0, 0
    # 이전 작업의 시작시간
    start = -1

    while i < n_jobs :
        for job in jobs:
            # 수행할 수 있는 작업의 판별조건
            # 요청 시간이 이전작업의 시작시간 보다 크고, 현재 시간보다 작거나 같은 작업을 최소 힙에 삽입
            if start < job[0] <= current_time:
                # 처리 시간이 작은 작업이 우선적으로 처리되어야 함
                heapq.heappush(h, [job[1], job[0]])
        if len(h) > 0:
            et, st = heapq.heappop(h)
            # 시작 시간을 현재 시간으로 갱신
            start = current_time
            # 현재 시간에 작업 소요 시간을 더해 현재 시간 갱신
            current_time += et
            #대기 시간 및 처리시간 누적
            result += (current_time - st)
            i += 1
        else:
            # 힙이 비어있는 상태라면 작업을 받기 위해 현재 시간 1증가
            current_time += 1
    return int(result/n_jobs)